期待される成果
ドラッグストアでVMDデータが重要な理由
ドラッグストアには低利益率の日用品から高利益率の美容・健康食品まで、多様な商品群があります。高利益率ゾーンへ動線を誘導することは売上向上の鍵ですが、陳列効果を測れなければ経験と直感に頼ることになります。
+12%
高利益エリアの購入単価上昇
+25%
テスターエリアの滞在時間増加
4주
初回VMDインサイト導出期間
* 数値は実際の運用事例を説明する例であり、現場条件により異なります。
先に読むシグナル
結果の前に読む三つのシグナル
01エリア別来訪率データの不在
訪問の多いゾーンと経路が分からず、動線誘導をデータで設計できません。
02テスター効果を測定できない
テスターの配置が販売に役立ったか、どの位置のテスターが最も試されたかを把握できません。
03陳列改編効果の検証が難しい
季節ごとに陳列を変えても、以前より良くなったか悪くなったかを定量的に比較しにくい状態です。
実際の画面
こんな画面で確認できます
01 検知 · saai care
エリア別の滞在時間とテスター接触を捕捉
各陳列エリアの顧客滞在時間・訪問頻度・テスター商品接触回数を自動測定します。どの商品エリアが注目されているかをリアルタイムに把握します。
ⓘ画面は例であり、実際のサービスと異なる場合があります。
Before · After
結果を後から確認する運営から、シグナルを先に受け取る運営へ
先に気づく運営
saai care · saai insight · saai agentエリア別の顧客滞在データをもとに、高利益商品エリアの注目度を高める方法です。
- エリア別の滞在時間とテスター接触を捕捉
- エリア成果の比較と動線パターン分析
- VMD最適化提案と効果測定
判断フロー
シグナルから実行連携まで、根拠をつなぎます
01 · 01 検知 · saai care
エリア別の滞在時間とテスター接触を捕捉
各陳列エリアの顧客滞在時間・訪問頻度・テスター商品接触回数を自動測定します。どの商品エリアが注目されているかをリアルタイムに把握します。
02 · 02 分析 · saai insight
エリア成果の比較と動線パターン分析
高粗利エリアと低粗利エリアの滞在時間割合、訪問後の購入転換率を比較します。顧客がどの経路で回遊しているかの動線を確認し、誘導戦略を立案します。
03 · 03 実行連携 · saai agent
VMD最適化提案と効果測定
陳列改編後、該当エリアの滞在時間と転換率の変化を自動測定します。「Aエリアの滞在時間が前月比18%増加しました」形式で改編効果を週間レポートに含めます。
運営の根拠
現場の場面と結果を一緒に見ます
- 特許103件の技術検証
- SOC 2 · PIPA 認証・遵守
- 累計1,700台以上のカメラ接続
- 8+ パートナーブランド
私たちの空間にも適用できますか？
現在のCCTV環境と空間の規模をお知らせください。適用の出発点を一緒に検討します。
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